Sparxity încheie o rundă de finanțare Seria A, ajungând la finanțări totale de 90 de milioane de dolari pentru calculul AI bazat pe sparsitate

Sparxity, compania de calcul din Dresda cunoscută anterior sub numele de SpiNNcloud, a încheiat o rundă de finanțare Seria A, aducând finanțările cumulate obținute de echipa sa la 90 de milioane de dolari. Investiția va susține dezvoltarea unor cipuri specializate, concepute pentru sparsitate dinamică fină, o abordare care concentrează calculele AI asupra părților dintr-un model necesare fiecărei sarcini.

Runda a fost condusă de ICM HPQC Fund, iar printre investitori s-au numărat Lockheed Martin Ventures, GlobalFoundries, GS Futures, Cloudberry Ventures, TGFS și EIC Fund. Printre investitorii providențiali se numără Richard Socher și Nancy Xu, alături de susținerea continuă din partea Atlantic și Silicon Catalyst. Sparxity nu a dezvăluit separat valoarea rundei Seria A față de suma cumulată a finanțărilor.

Obiectivul său este să facă viabilă utilizarea la scară largă a unor modele AI cu un grad tot mai ridicat de sparsitate. Hardware-ul de generație următoare vizează o inferență de până la 44 de ori mai rapidă în cazul modelelor ultra-rare, bazându-se pe o activitate comercială existentă în domeniul sistemelor de calcul bazate pe sparsitate.

De ce modelele cu sparsitate necesită hardware diferit

Într-o rețea neuronală densă, se efectuează calcule substanțiale asupra unui set mare de parametri. Arhitecturile cu sparsitate activează selectiv anumite părți ale unui model, ceea ce îi poate mări capacitatea generală fără a necesita participarea fiecărui parametru la fiecare calcul.

Este mai greu să valorifici această oportunitate atunci când selecția este foarte fină și se schimbă în funcție de datele de intrare. Hardware-ul trebuie să direcționeze sarcinile către resursele potrivite și să transfere eficient datele relevante. Reducerea calculelor aritmetice este utilă numai dacă timpul necesar identificării, planificării și comunicării sarcinilor rămase nu anulează câștigul.

Prezentarea tehnologiei Sparxity își descrie arhitectura pornind de la această problemă și indică o selecție mai fină în rândul experților, al memoriei și al mecanismelor de atenție. Compania dezvoltă împreună cipurile și software-ul, astfel încât cei care construiesc modele să poată utiliza structuri cu sparsitate, dificil de executat eficient pe hardware conceput în principal pentru calcule dense.

„Următoarea eră a AI va fi definită nu doar de cantitatea de putere de calcul pe care o putem furniza, ci și de inteligența și eficiența cu care o folosim”, a declarat Hector Gonzalez, cofondator și director general al Sparxity. El a spus că finanțarea va accelera dezvoltarea de cipuri dedicate sarcinilor de lucru ultra-rare în centre de date eterogene.

De la milioane de experți la calcul selectiv

O direcție de cercetare aflată la baza strategiei este PEER, adică recuperarea experților eficientă din punctul de vedere al parametrilor. În Amestec de un milion de experți, cercetătorul Xu Owen He a descris un strat care extrage o mică selecție dintr-un set de peste un milion de experți de mici dimensiuni. Experimentele efectuate în sarcini de modelare a limbajului au analizat modul în care această abordare schimbă relația dintre performanța modelului și costul de calcul.

Principiul este de a extinde resursele pe care le poate utiliza un model, fără a procesa întregul set pentru fiecare intrare. Transformarea eficienței la nivelul modelului în latență și consum de energie mai mici necesită un sistem capabil să gestioneze sarcinile fine rezultate.

He, fost cercetător la Google DeepMind și consilier strategic al Sparxity, a spus că proiectarea în comun a modelelor, a fluxurilor de distilare și a hardware-ului în jurul sparsității poate spori eficiența calculului. Aceasta este legătura pe care finanțarea recentă urmărește să o dezvolte: modele care fac alegeri mai selective, asociate cu hardware capabil să le execute.

O bază comercială înaintea următorului cip

Sparxity afirmă că baza sa include trei versiuni de cipuri trimise la fabricare, peste 70.000 de cipuri produse și 12 rackuri instalate. Compania raportează peste 30 de clienți la nivel mondial și venituri care s-au cuadruplicat între 2024 și 2025, cu un avânt care s-a menținut în 2026.

Sistemele sale actuale răspund atât cerințelor de calcul de înaltă performanță, cât și celor din domeniul AI. Compania raportează rezolvarea problemelor cu sparsitate de 10 ori mai rapidă, un consum de energie cu 18 ori mai mic pentru învățarea automată bazată pe evenimente și timpi de optimizare de 20 de ori mai scurți pentru anumite sarcini de lucru. Aceste rezultate se referă la aplicații specifice rulate pe sistemele sale existente; cifra de până la 44 de ori mai rapidă pentru inferență este un obiectiv pentru tehnologia de generație următoare destinată modelelor ultra-rare.

Această distincție este esențială pentru povestea finanțării. Sparxity produce și implementează deja sisteme, în timp ce runda Seria A susține un pas suplimentar către hardware conceput special pentru sparsitatea dinamică în inferența AI.

Jülich oferă un exemplu concret de implementare

Centrul de supercalculatoare Jülich descrie în mod independent un sistem SpiNNaker2 cu două rackuri, produs de Sparxity și denumit JUBIS, instalat în aprilie 2026. Acesta cuprinde 4.320 de cipuri și 656.640 de nuclee ARM cu acceleratoare neuromorfice.

JUBIS sprijină proiectul Jülich „Supercomputerul bazat pe evenimente pentru IA și nu numai”, care explorează IA în timp real, simulări în neuroștiințe și alte sarcini de lucru, precum emularea unui computer cuantic. Proiectul include, de asemenea, evaluarea comparativă a performanței, prototiparea aplicațiilor și dezvoltarea de software, pentru ca sistemul să poată fi utilizat într-un mediu mai larg de calcul de înaltă performanță.

Această implementare arată de ce o arhitectură de calcul are nevoie de mai mult decât specificațiile unui cip. Cercetătorii au nevoie de instrumente, interfețe și de o modalitate de a integra sistemul în activitatea lor existentă. Abordarea Sparxity, care acoperă întregul proces, se întinde de la siliciul personalizat până la instalările cu mai multe rackuri.

O cale către centrele de date europene

Sparxity colaborează, de asemenea, cu T-Systems pentru a identifica o posibilă cale de acces către centrele de date comerciale. Anunțul Deutsche Telekom din 3 noiembrie descrie o scrisoare de intenție semnată, prin care tehnologia Sparxity ar urma să fie combinată cu infrastructura și expertiza operațională a T-Systems.

Etapele planificate încep cu hardware-ul actual, pentru dezvoltarea unor modalități de integrare tehnică, și continuă cu implementarea cipurilor de generație următoare, prevăzută pentru 2028. Partenerii se așteaptă să convină asupra unor detalii suplimentare în lunile următoare.

Pentru Sparxity, noul capital susține trecerea de la demonstrarea calculului bazat pe sparsitate în sisteme specializate la asumarea unui rol mai important în infrastructura IA. Teza companiei este că progresele viitoare vor veni din reducerea muncii inutile și din proiectarea împreună a hardware-ului, software-ului și modelelor, astfel încât aceste economii să se traducă în performanțe utile.